边缘计算

边缘计算是把一部分计算任务从云端下沉到靠近数据产生的位置，例如工厂里的边缘网关、门店的本地服务器、摄像头内置的计算芯片。数据在本地先做过滤、聚合或推理，只把结果和必要数据上传到云端。

典型架构是「云边协同」：云端负责集中管理、模型训练和全局分析，边缘节点负责实时响应和本地自治。网络中断时，边缘节点仍能按预设规则继续运行，恢复后再把缓存数据同步回云端。

对企业项目而言，边缘计算适合对时延敏感、数据量大或数据不宜出场的场景，例如产线视觉质检、设备联动控制、视频结构化分析。它能降低带宽和云端费用，也减少对网络稳定性的依赖。

代价是运维更分散：大量边缘设备的软件升级、配置下发和故障排查都要有统一的管理手段。并不是所有项目都需要边缘计算，数据量小、实时性要求不高时，设备直连云平台更简单。